Datos raster

Tipos de datos geoespaciales

Raster: Se definen por su matriz de celdas.
Vector: Se representan como polígonos.

Datos raster

. ++Características:++ .

Están formados por una matriz de celdas.
Cada celda (pixel) tiene un único valor.
La matriz se divide en filas y columnas.
Se definen por su resolución espacial:
- High Spatial Resolution
- Medium Spatial Resolution
- Low Spatial Resolution

. ++Ventajas de los rasters:++ .

Estructura de datos muy simple.
Ideal para representar imágenes.
Representa superficies continuas.
Fácil análisis espacial.

. ++Inconvenientes de los rasters:++ .

Ocupan mucha memoria.
La resolución espacial marca el nivel de detalle.

. ++Formato:++ .

El principal formato de datos raster es el .tif o .tiff

Diaz Mauricio

Gracias

Walter Omar Barrios Vazquez

👍🏽

Carlos Abel Tarazona Aranda

Dato Raster Comparto una imagen del satélite Sentinel 2 con una resolución espacial de 10 metros, aquí se visualiza el centro poblado del distrito de Végueta de la provincia de Huaura ubicado en Lima - Perú. . Aquí podemos observar que el centro poblado no se puede visualizar a detalle junto con otros objetos más. Esto debido a lo explicado en esta clase, por la resolución espacial de la imagen. Sin embargo, podemos visualizar claramente los campos de cultivo y determinar sus áreas o hacer otro tipo de análisis según nuestro objetivo con estos datos de tipo Raster.

Diaz Mauricio

Gracias

SANTIAGO ELSO GHIONE

Diaz Mauricio

Gracias

Alejandro Ramírez Orozco

Hay muchas ventajas de usar datos tipo ráster, algunas de estas son:

Su estructura es muy simple (una matriz con valores), lo que la hace muy buena para análisis espaciles y estadísticos.
Puede almacenar puntos, líneas, polígonos y superficies de manera uniforme.
Se pueden superponer datasets complejos de manera rápida (en comparación con tipo vector).

Para aprender más sobre datos tipo ráster les recomiendo esta página.

Diaz Mauricio

Gracias

Juan Fernando Millan Hurtado

Hola, mi cámara digital toma fotos tipo RAW y del formato normal, si tomo fotos de altura como si fuera un drone, cual seria el mejor formato?

Mar Ariza Sentís

Profesor

Hola Juan Fernando, ¡super interesante la pregunta! Como sabes, hay una gran variedad de drones, de diferentes marcas y con múltiples propósitos. Muchos adquieren las imágenes en formato TIF, pero algunos, como el Phantom 4 (que es de los más vendidos a usuarios no expertos a nivel mundial) obtiene las imágenes en formato JPEG (imágenes RGB). Entonces, si no necesitas trabajar con el infrarojo, un formato JPEG debería ser suficiente. Si, por el contrario, necesitas trabajar con el infrarojo como hemos hecho en este curso para el cálculo del NDVI, un formato TIF sería más conveniente.

Elmer Leandro Vargas Figueredo

Que hay de los DNG? lo que en fotografía de drones llaman RAW, se debe hacer algún tratamiento o conversión adicional para obtener un buen ráster?

Mar Ariza Sentís

Profesor

Hola Elmer Leandro, ¡interesante pregunta! Para pasar de las imágenes raw (en crudo) a un ráster (llamado formalmente ortomosaico) hay que realizar un proceso de unión de las imágenes teniendo en cuenta el solape entre fotos. Este proceso se puede hacer con varios software, como por ejemplo Agisoft Metashape, Pix4D, ODM...

Gabriel Obregón

En este link se encuentran la gran mayoría de los formatos de archivo usados para datos raster. https://www.igismap.com/raster-data-file-format/

Anthony Jean Paul Blaz Lazo

Este video puede que les sea de ayuda https://www.youtube.com/watch?v=ZXY7A3thyJA

Diaz Mauricio

Gracias

Jonathan Alexis Rivera Méndez

Hace 5 meses

¿Cuándo debo usar datos tipo raster?

Debes usar datos raster cuando necesites representar información continua sobre una superficie, como la temperatura, la elevación del terreno o fotografías satelitales. A diferencia de los vectores que marcan límites exactos, el raster divide el espacio en una cuadrícula de píxeles donde cada celda guarda un valor específico, ideal para analizar gradientes y fenómenos naturales.

Jonathan Alexis Rivera Méndez

Hace 5 meses

¿Por qué los rasters tienen múltiples bandas?

Las bandas permiten capturar diferentes longitudes de onda de la luz, incluyendo aquellas invisibles al ojo humano como el infrarrojo. Al combinar estas bandas, puedes crear índices espectrales que revelan información oculta, como la salud de la vegetación, la humedad del suelo o la presencia de minerales específicos en un terreno.

Patricia Vargas

Hace un año

Los datos tipo Raster ocupan mucha memoria del ordenador.

Roxana Patricia Arauco Aliaga

Los archivos tipo TIFF eran también los raws de fotografías de las cámaras profesionales, cierto?

Néstor Alonso Romero Roa

Hace un año

Esta imagen satelital muestra la medida de la lluvia acumulada en determinado sitio del planta, durante un periodo de tiempo, puede ser descargada en datos geoespaciales tipo RASTES para un obtener datos más detallados.

Federico Martinez

Tipos de datos geoespaciales

Los datos geoespaciales se clasifican principalmente en dos categorías: raster y vectorial. Cada tipo tiene características distintas que los hacen adecuados para diferentes aplicaciones dentro del análisis espacial.

Datos Raster:
- Definición: Se representan como una cuadrícula o matriz de celdas (píxeles), donde cada celda contiene un valor que describe una propiedad específica del área que cubre (por ejemplo, temperatura, elevación o color).
- Uso típico: Ideal para datos continuos, como imágenes satelitales, mapas de calor o modelos de elevación digital.
Datos Vectoriales:
- Definición: Se representan mediante entidades geométricas como puntos, líneas y polígonos, definidas por coordenadas específicas (x, y).
- Uso típico: Perfecto para datos discretos, como límites de propiedades, carreteras o redes de infraestructura.
- Subtipos:
  - Puntos: Representan ubicaciones específicas (ej. una fuente de agua).
  - Líneas: Definen trayectorias o conexiones (ej. ríos, caminos).
  - Polígonos: Delimitan áreas cerradas (ej. fronteras de países, lagos).

Datos Raster

Los datos raster son una forma fundamental de representar información geoespacial, especialmente cuando se trata de fenómenos continuos que varían gradualmente a través del espacio.

Características ampliadas:

Matriz de celdas:
- Los datos raster están organizados en una cuadrícula regular de filas y columnas, como una imagen digital. Cada celda actúa como un "pixel" geoespacial con un valor asociado.
- Ejemplo: En un mapa de temperatura, cada celda podría indicar el valor promedio de temperatura en un área de 1 km².
Valor único por celda:
- Cada celda contiene un solo valor numérico o categórico (ej. altura en metros, tipo de suelo). Este valor representa la característica dominante o promedio del área cubierta por la celda.
Resolución espacial:
- La resolución espacial determina el tamaño de cada celda y, por ende, el nivel de detalle:
  - High Spatial Resolution (Alta resolución): Celdas pequeñas (ej. 1 m²), ideales para análisis detallados como imágenes urbanas o drones.
  - Medium Spatial Resolution (Resolución media): Celdas de tamaño intermedio (ej. 30 m²), comunes en imágenes satelitales como las de Landsat.
  - Low Spatial Resolution (Baja resolución): Celdas grandes (ej. 1 km²), usadas para análisis globales como modelos climáticos.
- La resolución afecta directamente la precisión y el tamaño del archivo: a mayor resolución, más detalle, pero también más datos que procesar.

Ventajas de los datos raster:

Estructura simple:
- Su formato de cuadrícula facilita el almacenamiento y la manipulación computacional, ya que no requiere definir geometrías complejas como en los datos vectoriales.
Ideal para imágenes:
- Los raster son perfectos para representar datos visuales, como fotos aéreas o imágenes satelitales, porque cada celda puede corresponder a un píxel con valores de color o intensidad.
Superficies continuas:
- Son ideales para modelar fenómenos que cambian gradualmente, como pendientes, altitudes o niveles de precipitación, ya que las transiciones entre celdas reflejan variaciones suaves.
Fácil análisis espacial:
- Operaciones como superposición de capas (overlay), cálculos estadísticos o interpolación son más rápidas y directas en formato raster gracias a su estructura matricial.
- Ejemplo: Combinar un mapa de elevación con uno de precipitación para analizar riesgos de inundación.

Inconvenientes de los datos raster:

Gran consumo de memoria:
- Debido a que cada celda almacena un valor, los archivos raster pueden volverse muy grandes, especialmente con alta resolución o áreas extensas.
- Ejemplo: Una imagen satelital de alta resolución de una ciudad puede ocupar gigabytes de almacenamiento.
Dependencia de la resolución espacial:
- El nivel de detalle está limitado por el tamaño de las celdas. Si la resolución es baja, se pierden características pequeñas o específicas (ej. un sendero estrecho podría no aparecer en un raster de baja resolución).
- Esto también puede llevar a "efectos de escalera" o generalizaciones excesivas en los bordes de los fenómenos.
Menor precisión para límites discretos:
- A diferencia de los vectores, los raster no definen bordes nítidos con facilidad, lo que los hace menos adecuados para representar entidades como parcelas o carreteras con precisión geométrica.

Formatos:

Principal formato: .tif o .tiff (Tagged Image File Format):
- Es el estándar más común para datos raster geoespaciales debido a su versatilidad y compatibilidad con metadatos geográficos (georreferenciación).
- Admite compresión (como LZW) para reducir el tamaño del archivo sin perder calidad y puede almacenar múltiples bandas (ej. RGB o infrarrojo).
Otros formatos populares:
- .jpg: Usado para imágenes simples, pero pierde información geográfica y no es ideal para análisis.
- .png: Similar al .jpg, pero con transparencia, útil para visualización básica.
- .img: Formato propietario (ej. ERDAS IMAGINE), común en aplicaciones especializadas.
- .nc (NetCDF): Usado para datos raster multidimensionales, como series temporales climáticas.

Comparación breve con datos vectoriales

Mientras los raster destacan en superficies continuas y análisis espacial amplio, los datos vectoriales son superiores para representar entidades discretas con límites definidos. Por ejemplo:

Un mapa de densidad de vegetación se modela mejor como raster.
Una red de carreteras o los límites de un municipio se representan mejor como vectores.

Jaqueline Torres

Datos Raster Matriz de celdas

Datos Vector Polígonos

Jhonfred Galarraga

Diferencias entre vectores y rásteres

Vectores:

Se representan como puntos, líneas y polígonos.
Son precisos desde el punto de vista geográfico.
Se pueden usar para análisis de redes.
No son adecuados para almacenar variables continuas.

Rásteres:

Se representan como una cuadrícula de celdas o píxeles.
Son fáciles de almacenar y procesar.
Se pueden usar para representar variables continuas.
Pueden parecer pixelados.
No son buenos para representar características lineales.

¿Cuándo usar cada uno?

Use vectores cuando:
- Necesite precisión geográfica.
- Quiera realizar análisis de redes.
- Tenga datos discretos.
Use rásteres cuando:
- Necesite almacenar variables continuas.
- Tenga grandes conjuntos de datos.
- Quiera procesar datos rápidamente.

Ventajas y desventajas

Vectores:

Ventajas:

Precisión geográfica.
Posibilidad de realizar análisis de redes.

Desventajas:

No son adecuados para almacenar variables continuas.
Pueden ser difíciles de almacenar y procesar para grandes conjuntos de datos.

Rásteres:

Ventajas:

Fáciles de almacenar y procesar.
Posibilidad de representar variables continuas.

Desventajas:

Pueden parecer pixelados.
No son buenos para representar características lineales.

En última instancia, el mejor formato de datos para usar depende de la aplicación específica.

Créditos

Este artículo está escrito por Ecoscript.

Jhon Freddy Tavera Blandon

Los datos raster son un tipo de representación gráfica de información geoespacial que divide el espacio en celdas regulares o píxeles, similar a la estructura de una imagen digital. Cada celda o píxel tiene un valor que representa una característica o propiedad en esa ubicación específica

Imágenes Satelitales

Los datos raster se utilizan para representar imágenes satelitales que capturan información sobre la superficie terrestre. Cada píxel en la imagen puede representar una determinada reflectancia espectral o información sobre la vegetación, cuerpos de agua, etc.

Modelos Digitales de Elevación (DEM)

Los DEM son representaciones raster de la elevación del terreno. Cada píxel contiene información sobre la altitud en esa ubicación, lo que es esencial para el análisis topográfico y la planificación del terreno.

Mapas de Uso del Suelo

Los datos raster se utilizan para representar mapas de uso del suelo, donde cada píxel indica la clase de uso del suelo en una determinada área, como zonas urbanas, bosques, agricultura, etc.

Análisis de Cobertura Terrestre

Los datos raster se emplean para analizar la cobertura terrestre, como la distribución de vegetación, cuerpos de agua y áreas urbanas. Esto es crucial para estudios ambientales y de cambio en el uso del suelo.

Modelado Climático

En el modelado climático, los datos raster se utilizan para representar variables climáticas en diferentes ubicaciones. Pueden incluir temperaturas, precipitaciones y otros parámetros meteorológicos.

Análisis de Costos:

Los datos raster se utilizan en análisis de costos, por ejemplo, para calcular la distancia más corta entre dos puntos teniendo en cuenta diferentes costos asociados a cada celda.

Sensoramiento Remoto y Teledetección:

Los datos raster provenientes de sensores remotos se utilizan para monitorizar cambios en la superficie terrestre a lo largo del tiempo, siendo valiosos para la gestión ambiental y la agricultura de precisión.

Análisis Hidrológico:

En estudios hidrológicos, los datos raster se emplean para modelar la red de drenaje, calcular la escorrentía y analizar patrones de flujo de agua.

Juan Fernando Millan Hurtado

importante la definición de los datos raster y su diferencia fundamental con los de vector.

Andrés Felipe Trujillo Angel

Ya leyeron el Perfil de La Mestra, por Dios tiene un Nivel Altísimo para dictar este tipo de cursos, muchas gracias a Platzi por esto.

Jeferson Stiven Parra Mahecha